"""AI服务接口 - FastAPI路由
为供应链系统提供AI能力的RESTful API接口

TODO: 智能AI服务平台架构优化
TODO: 1. AI服务架构升级
  - 实现微服务架构，支持AI服务独立部署和扩展
  - 添加AI服务网关，统一管理AI请求路由和负载均衡
  - 实现AI服务注册发现机制
  - 支持AI服务版本管理和灰度发布
TODO: 2. 多模型管理系统
  - 实现模型版本控制和A/B测试
  - 添加模型性能监控和自动切换
  - 支持模型热更新和在线学习
  - 实现模型资源池管理和调度
TODO: 3. AI能力扩展
  - 集成计算机视觉能力（图像识别、OCR）
  - 添加自然语言处理能力（文本分析、情感分析）
  - 实现语音识别和语音合成
  - 支持多模态AI交互
"""

from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends, BackgroundTasks
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from fastapi.responses import FileResponse, StreamingResponse
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, Dict, Any, List
import asyncio
import json
import os
from datetime import datetime
import logging

from ai_api_router import get_ai_router, AIRequest, ai_chat
from demand_forecasting import DemandForecaster
from anomaly_detection_system import DemandAnomalyDetector

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

# TODO: FastAPI应用配置优化
# TODO: 1. 应用配置增强
#   - 实现环境配置管理（开发、测试、生产）
#   - 添加API文档自动生成和版本控制
#   - 实现API访问控制和权限管理
#   - 支持API使用统计和分析
# TODO: 2. 性能优化
#   - 实现请求缓存和响应压缩
#   - 添加异步处理和队列管理
#   - 实现连接池和资源复用
#   - 支持负载均衡和故障转移

app = FastAPI(
    title="供应链AI服务",
    description="为供应链管理系统提供AI分析能力",
    version="1.0.0"
)

# TODO: 静态文件服务优化
# TODO: 1. 静态资源管理
#   - 实现AI模型文件的安全存储和访问
#   - 添加静态资源版本控制和缓存
#   - 支持大文件分片上传和下载
#   - 实现静态资源CDN集成

# 挂载静态文件
app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")

# 根路径路由
@app.get("/")
async def root():
    """根路径返回API信息"""
    return {
        "service": "供应链AI服务",
        "version": "1.0.0",
        "description": "为供应链管理系统提供AI分析能力",
        "endpoints": [
            "/chat - AI聊天接口",
            "/demand-forecast - 需求预测",
            "/anomaly-detection - 异常检测",
            "/supplier-analysis - 供应商分析",
            "/inventory-optimization - 库存优化"
        ]
    }

# TODO: 请求模型优化
# TODO: 1. 请求模型扩展
#   - 添加用户身份验证和权限控制
#   - 实现请求优先级和资源配额管理
#   - 支持批量请求和异步处理
#   - 添加请求上下文和会话管理
# TODO: 2. 参数验证增强
#   - 实现智能参数推荐和优化
#   - 添加参数范围检查和安全过滤
#   - 支持动态参数配置
#   - 实现参数使用统计和分析

# 请求模型
class AIChatRequest(BaseModel):
    prompt: str = Field(..., description="用户提示词")
    provider: Optional[str] = Field(None, description="AI提供商(qwen/glm/openai)")
    max_tokens: Optional[int] = Field(1500, description="最大token数")
    temperature: Optional[float] = Field(0.7, description="温度参数")

# TODO: 需求预测请求模型优化
# TODO: 1. 预测参数扩展
#   - 添加多维度预测因子（价格、促销、竞品等）
#   - 支持外部数据源集成（天气、经济指标等）
#   - 实现预测模型自动选择和组合
#   - 添加预测置信区间和不确定性量化
# TODO: 2. 业务场景适配
#   - 支持多产品联合预测
#   - 实现分层预测（品类、品牌、SKU）
#   - 添加新品预测和生命周期分析
#   - 支持促销和事件影响预测

class DemandForecastRequest(BaseModel):
    product_id: str = Field(..., description="产品ID")
    forecast_periods: int = Field(12, description="预测周期数")
    historical_data_months: int = Field(24, description="历史数据月数")
    include_seasonality: bool = Field(True, description="是否考虑季节性")

# TODO: 异常检测请求模型优化
# TODO: 1. 检测算法扩展
#   - 集成多种异常检测算法（LOF、OCSVM、Autoencoder等）
#   - 实现集成学习和模型融合
#   - 支持在线异常检测和实时告警
#   - 添加异常类型分类和根因分析
# TODO: 2. 数据处理增强
#   - 支持多维时序数据异常检测
#   - 实现数据预处理和特征工程
#   - 添加数据质量检查和清洗
#   - 支持大规模数据流式处理

class AnomalyDetectionRequest(BaseModel):
    data: List[Dict[str, Any]] = Field(..., description="检测数据")
    threshold: float = Field(2.0, description="异常阈值")
    method: str = Field("isolation_forest", description="检测方法")

# TODO: 供应商分析请求模型优化
# TODO: 1. 分析维度扩展
#   - 添加财务健康度分析和信用评估
#   - 实现供应商风险评估和预警
#   - 支持供应商能力评估和匹配
#   - 添加供应商关系网络分析
# TODO: 2. 智能分析能力
#   - 实现供应商绩效预测和趋势分析
#   - 添加供应商比较和排名
#   - 支持供应商优化建议生成
#   - 实现供应商生命周期管理

class SupplierAnalysisRequest(BaseModel):
    supplier_id: str = Field(..., description="供应商ID")
    analysis_type: str = Field("performance", description="分析类型")
    time_range: str = Field("12m", description="时间范围")

# TODO: 库存优化请求模型优化
# TODO: 1. 优化算法增强
#   - 实现多目标库存优化（成本、服务水平、资金占用）
#   - 添加动态安全库存计算
#   - 支持多级库存网络优化
#   - 实现库存策略智能推荐
# TODO: 2. 约束条件扩展
#   - 考虑存储容量和成本约束
#   - 添加供应商最小订货量限制
#   - 支持季节性和促销影响
#   - 实现多品类联合优化

class InventoryOptimizationRequest(BaseModel):
    product_id: str = Field(..., description="产品ID")
    current_stock: int = Field(..., description="当前库存")
    lead_time: int = Field(7, description="提前期(天)")
    service_level: float = Field(0.95, description="服务水平")

# TODO: 响应模型优化
# TODO: 1. 响应结构标准化
#   - 实现统一的响应格式和错误码
#   - 添加响应数据验证和类型检查
#   - 支持响应数据压缩和优化
#   - 实现响应缓存和版本控制
# TODO: 2. 元数据增强
#   - 添加请求追踪ID和链路信息
#   - 实现响应质量评估和反馈
#   - 支持响应数据血缘和审计
#   - 添加响应性能指标和监控

# 响应模型
class AIResponse(BaseModel):
    success: bool
    data: Dict[str, Any]
    timestamp: datetime
    provider: str
    response_time: float

class ErrorResponse(BaseModel):
    success: bool = False
    error: str
    timestamp: datetime

# 依赖注入
def get_ai_router_instance():
    return get_ai_router()

# 全局AI服务实例
ai_router = get_ai_router()

@app.get("/")
async def root():
    """根路径"""
    return {
        "message": "供应链AI服务已启动",
        "available_providers": list(ai_router.providers.keys()),
        "active_provider": ai_router.config.get('active_provider')
    }

@app.get("/providers")
async def get_providers():
    """获取可用AI提供商"""
    providers = {}
    for name, provider in ai_router.providers.items():
        providers[name] = {
            "name": provider.name,
            "available": bool(provider.api_key),
            "model": getattr(provider, 'model', 'default')
        }
    
    return {
        "providers": providers,
        "active": ai_router.config.get('active_provider')
    }

@app.post("/switch-provider")
async def switch_provider(provider: str):
    """切换AI提供商"""
    success = ai_router.switch_provider(provider)
    if success:
        return {"success": True, "message": f"已切换到 {provider} 提供商"}
    else:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"无法切换到 {provider} 提供商")

# TODO: AI聊天接口优化
# TODO: 1. 对话管理增强
#   - 实现多轮对话上下文管理
#   - 添加对话历史存储和检索
#   - 支持对话主题识别和切换
#   - 实现对话质量评估和优化
# TODO: 2. 智能交互能力
#   - 添加意图识别和槽位填充
#   - 实现知识图谱集成和推理
#   - 支持多模态输入和输出
#   - 添加个性化对话定制

@app.post("/chat", response_model=AIResponse)
async def ai_chat_endpoint(request: AIChatRequest):
    """通用AI聊天接口"""
    try:
        start_time = datetime.now()
        
        ai_request = AIRequest(
            function="chat",
            prompt=request.prompt,
            max_tokens=request.max_tokens,
            temperature=request.temperature
        )
        
        if request.provider:
            ai_router.switch_provider(request.provider)
        
        response = ai_router.process_request(ai_request)
        
        return AIResponse(
            success=True,
            data={
                "content": response.content,
                "model": response.model,
                "usage": response.usage,
                "cached": response.cached
            },
            timestamp=datetime.now(),
            provider=response.provider,
            response_time=response.response_time
        )
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"AI聊天接口错误: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

# TODO: 需求预测接口优化
# TODO: 1. 预测算法增强
#   - 集成多种预测模型（ARIMA、LSTM、Prophet、Transformer等）
#   - 实现模型自动选择和超参数优化
#   - 支持集成预测和模型融合
#   - 添加预测解释性和可视化
# TODO: 2. 业务逻辑优化
#   - 实现分层预测和一致性调整
#   - 添加预测精度评估和监控
#   - 支持预测结果的业务规则校验
#   - 实现预测偏差分析和模型调优

@app.post("/demand-forecast", response_model=AIResponse)
async def demand_forecast_endpoint(request: DemandForecastRequest):
    """需求预测接口"""
    try:
        start_time = datetime.now()
        
        # 使用传统预测方法
        forecaster = DemandForecaster()
        
        # 这里应该加载实际的历史数据
        # 为了演示，使用模拟数据
        forecast_prompt = f"""
        请基于以下信息为产品 {request.product_id} 进行需求预测：
        
        预测周期：{request.forecast_periods} 个月
        历史数据：过去 {request.historical_data_months} 个月
        考虑季节性：{"是" if request.include_seasonality else "否"}
        
        请提供：
        1. 未来{request.forecast_periods}个月的预测需求
        2. 预测的可信度分析
        3. 关键影响因素
        4. 风险提示
        
        请以JSON格式返回结果。
        """
        
        ai_response = ai_chat(forecast_prompt)
        
        return AIResponse(
            success=True,
            data={
                "forecast": ai_response,
                "product_id": request.product_id,
                "periods": request.forecast_periods
            },
            timestamp=datetime.now(),
            provider=ai_router.config.get('active_provider'),
            response_time=(datetime.now() - start_time).total_seconds()
        )
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"需求预测接口错误: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

# TODO: 异常检测接口优化
# TODO: 1. 检测能力增强
#   - 实现多维度异常检测（统计、机器学习、深度学习）
#   - 添加异常严重程度评估和分级
#   - 支持异常模式识别和分类
#   - 实现异常根因分析和解释
# TODO: 2. 实时处理能力
#   - 支持流式数据异常检测
#   - 实现异常告警和通知机制
#   - 添加异常处理建议生成
#   - 支持异常检测模型在线学习

@app.post("/anomaly-detection", response_model=AIResponse)
async def anomaly_detection_endpoint(request: AnomalyDetectionRequest):
    """异常检测接口"""
    try:
        start_time = datetime.now()
        
        # 使用现有的异常检测系统
        detector = DemandAnomalyDetector()
        
        # 构建检测提示
        detection_prompt = f"""
        请对以下供应链数据进行异常检测分析：
        
        数据样本：{json.dumps(request.data[:5], ensure_ascii=False)}...
        检测方法：{request.method}
        异常阈值：{request.threshold}
        
        请识别：
        1. 异常数据点
        2. 异常类型和原因
        3. 业务影响评估
        4. 建议的处理措施
        
        请以JSON格式返回结果。
        """
        
        ai_response = ai_chat(detection_prompt)
        
        return AIResponse(
            success=True,
            data={
                "anomalies": ai_response,
                "data_count": len(request.data),
                "method": request.method
            },
            timestamp=datetime.now(),
            provider=ai_router.config.get('active_provider'),
            response_time=(datetime.now() - start_time).total_seconds()
        )
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"异常检测接口错误: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

# TODO: 供应商分析接口优化
# TODO: 1. 分析能力扩展
#   - 实现供应商综合评估体系
#   - 添加供应商风险预警和监控
#   - 支持供应商能力匹配和推荐
#   - 实现供应商关系网络分析
# TODO: 2. 智能决策支持
#   - 添加供应商选择决策支持
#   - 实现供应商谈判策略建议
#   - 支持供应商合作优化建议
#   - 添加供应商发展规划分析

@app.post("/supplier-analysis", response_model=AIResponse)
async def supplier_analysis_endpoint(request: SupplierAnalysisRequest):
    """供应商分析接口"""
    try:
        start_time = datetime.now()
        
        analysis_prompt = f"""
        请对供应商 {request.supplier_id} 进行{request.analysis_type}分析：
        
        分析类型：{request.analysis_type}
        时间范围：{request.time_range}
        
        请提供：
        1. 绩效指标分析
        2. 风险评估
        3. 改进建议
        4. 合作建议
        
        请以JSON格式返回结果。
        """
        
        ai_response = ai_chat(analysis_prompt)
        
        return AIResponse(
            success=True,
            data={
                "analysis": ai_response,
                "supplier_id": request.supplier_id,
                "analysis_type": request.analysis_type
            },
            timestamp=datetime.now(),
            provider=ai_router.config.get('active_provider'),
            response_time=(datetime.now() - start_time).total_seconds()
        )
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"供应商分析接口错误: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

# TODO: 库存优化接口优化
# TODO: 1. 优化算法升级
#   - 实现多目标库存优化算法
#   - 添加动态库存策略调整
#   - 支持多级库存网络协同优化
#   - 实现库存成本效益分析
# TODO: 2. 智能决策增强
#   - 添加库存风险评估和控制
#   - 实现库存补货策略优化
#   - 支持库存周转率提升建议
#   - 添加库存资金占用优化

@app.post("/inventory-optimization", response_model=AIResponse)
async def inventory_optimization_endpoint(request: InventoryOptimizationRequest):
    """库存优化接口"""
    try:
        start_time = datetime.now()
        
        optimization_prompt = f"""
        请为产品 {request.product_id} 提供库存优化建议：
        
        当前库存：{request.current_stock} 件
        提前期：{request.lead_time} 天
        目标服务水平：{request.service_level * 100}%
        
        请计算：
        1. 最优库存水平
        2. 安全库存量
        3. 补货点
        4. 经济订货量
        5. 成本分析
        
        请以JSON格式返回结果。
        """
        
        ai_response = ai_chat(optimization_prompt)
        
        return AIResponse(
            success=True,
            data={
                "optimization": ai_response,
                "product_id": request.product_id,
                "current_stock": request.current_stock
            },
            timestamp=datetime.now(),
            provider=ai_router.config.get('active_provider'),
            response_time=(datetime.now() - start_time).total_seconds()
        )
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"库存优化接口错误: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

# TODO: 流式聊天接口优化
# TODO: 1. 流式处理增强
#   - 实现智能分块和流式输出优化
#   - 添加流式响应质量控制
#   - 支持流式响应中断和恢复
#   - 实现流式响应缓存和重放
# TODO: 2. 用户体验优化
#   - 添加打字效果和动画
#   - 实现响应进度指示
#   - 支持响应内容预览
#   - 添加响应速度自适应调节

@app.post("/chat/stream")
async def ai_chat_stream(request: AIChatRequest):
    """AI智能聊天 - 流式输出"""
    def generate_stream():
        try:
            active_provider = ai_router.config.get('active_provider')
            
            if active_provider in ['glm', 'zhipu']:
                # 使用智谱GLM的流式输出
                provider = ai_router.providers.get(active_provider)
                if provider and hasattr(provider, 'chat_completion_stream'):
                    for chunk in provider.chat_completion_stream(
                        prompt=request.prompt,
                        max_tokens=request.max_tokens or 4096,
                        temperature=request.temperature or 0.7,
                        thinking=True
                    ):
                        yield f"data: {json.dumps({'content': chunk}, ensure_ascii=False)}\n\n"
                else:
                    # 回退到标准聊天
                    ai_request = AIRequest(
                        function="chat",
                        prompt=request.prompt,
                        max_tokens=request.max_tokens,
                        temperature=request.temperature
                    )
                    response = ai_router.process_request(ai_request)
                    yield f"data: {json.dumps({'content': response.content}, ensure_ascii=False)}\n\n"
            else:
                # 其他提供商的标准聊天
                ai_request = AIRequest(
                    function="chat",
                    prompt=request.prompt,
                    max_tokens=request.max_tokens,
                    temperature=request.temperature
                )
                response = ai_router.process_request(ai_request)
                yield f"data: {json.dumps({'content': response.content}, ensure_ascii=False)}\n\n"
                
            yield "data: [DONE]\n\n"
            
        except Exception as e:
            yield f"data: {json.dumps({'error': str(e)}, ensure_ascii=False)}\n\n"
            yield "data: [DONE]\n\n"
    
    return StreamingResponse(
        generate_stream(),
        media_type="text/plain",
        headers={
            "Cache-Control": "no-cache",
            "Connection": "keep-alive",
            "Content-Type": "text/event-stream"
        }
    )

# TODO: 健康检查接口优化
# TODO: 1. 健康检查增强
#   - 实现深度健康检查（数据库、AI模型、外部服务）
#   - 添加健康状态分级和详细信息
#   - 支持健康检查历史记录和趋势分析
#   - 实现健康检查告警和自动恢复
# TODO: 2. 监控指标扩展
#   - 添加AI服务性能指标监控
#   - 实现资源使用情况监控
#   - 支持业务指标和SLA监控
#   - 添加用户体验指标追踪

@app.get("/health")
async def health_check():
    """健康检查"""
    return {
        "status": "healthy",
        "providers": len(ai_router.providers),
        "active_provider": ai_router.config.get('active_provider'),
        "timestamp": datetime.now()
    }

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8001)